# -*- coding : utf-8 -*-


from langchain.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings
from sentence_transformers import SentenceTransformer


'''model_name = "BAAI/bge-small-zh"
model_kwargs = {'device': 'cpu'}
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': True} # set True to compute cosine similarity
model = HuggingFaceBgeEmbeddings(
    model_name=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs
)'''

queries = ['额度多少', '额度低', '如何提升额度']
passages = ["您的额度在您app上都看的到哈，这个额度还有很大调整空间的，这次主要把活动和您说一下",
            "您当前的额度可能不多，所以这次我们是带来了调整的机会，您可以先了解下活动，要是您还不知道剩余额度，在您app上都能看到哈",
            "多次借钱使用是有助于额度调整的，同时呢我们也有很多调额活动会通知到您"]
# instruction = "为这个句子生成表示以用于检索相关文章："
instruction = "给你提供的是一个用户的问题，对这个用户问题生成最合适的回答"
model = SentenceTransformer('BAAI/bge-large-zh')
q_embeddings = model.encode([instruction+q for q in queries], normalize_embeddings=True)
p_embeddings = model.encode(passages, normalize_embeddings=True)
scores = q_embeddings @ p_embeddings.T
print(scores)


if __name__ == '__main__':

    pass


